package com.atguigu.huffmancode;

import java.io.*;
import java.nio.file.Files;
import java.util.*;

public class HuffmanCode {

  // <Byte字符, 赫夫曼编码>
  static Map<Byte, String> huffmanCodes = new HashMap<>();

  // 在生成赫夫曼编码表示，需要去拼接路径, 定义一个StringBuilder 存储某个叶子结点的路径
  static StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    File origin = new File(HuffmanCode.class.getClassLoader().getResource("unzip.txt").getFile());
    File dest =
        new File(
            "D:\\ChangZhi\\DataStructure_Algorithm\\DataStructure\\src\\main\\resources\\zip.txt");
    // 测试压缩文件
    zipFile(origin, dest);

    // 测试解压文件
    unZipFile(dest, dest);
  }

  // 编写一个方法，完成对压缩数据的解码
  /**
   * @param zipFile 准备解压的文件
   * @param dstFile 将文件解压到哪个路径
   */
  public static void unZipFile(File zipFile, File dstFile) {

    // 定义文件输入流
    InputStream is = null;
    // 定义一个对象输入流
    ObjectInputStream ois = null;
    // 定义文件的输出流
    OutputStream os = null;
    try {
      // 创建文件输入流
      is = Files.newInputStream(zipFile.toPath());
      // 创建一个和  is关联的对象输入流
      ois = new ObjectInputStream(is);
      // 读取byte数组  huffmanBytes
      byte[] huffmanBytes = (byte[]) ois.readObject();
      // 读取赫夫曼编码表
      Map<Byte, String> huffmanCodes = (Map<Byte, String>) ois.readObject();

      // 解码
      byte[] bytes = decode(huffmanCodes, huffmanBytes);
      // 将bytes 数组写入到目标文件
      os = new FileOutputStream(dstFile);
      // 写数据到 dstFile 文件
      os.write(bytes);
    } catch (Exception e) {
      // TODO: handle exception
      System.out.println(e.getMessage());
    } finally {

      try {
        os.close();
        ois.close();
        is.close();
      } catch (Exception e2) {
        // TODO: handle exception
        System.out.println(e2.getMessage());
      }
    }
  }

  /**
   * @param srcFile 你传入的希望压缩的文件的全路径
   * @param dstFile 我们压缩后将压缩文件放到哪个目录
   */
  public static void zipFile(File srcFile, File dstFile) {

    // 创建输出流
    OutputStream os = null;
    ObjectOutputStream oos = null;
    // 创建文件的输入流
    FileInputStream is = null;
    try {
      // 创建文件的输入流
      is = new FileInputStream(srcFile);
      // 创建一个和源文件大小一样的byte[]
      byte[] b = new byte[is.available()];
      is.read(b); // 读取文件

      // 直接对源文件压缩
      byte[] huffmanBytes = huffmanZip(b);
      // 创建文件的输出流, 存放压缩文件
      os = new FileOutputStream(dstFile);
      // 创建一个和文件输出流关联的ObjectOutputStream
      oos = new ObjectOutputStream(os);
      // 把赫夫曼编码后的字节数组写入压缩文件
      oos.writeObject(huffmanBytes);
      // 这里我们以对象流的方式写入 赫夫曼编码，是为了以后我们恢复源文件时使用
      // 注意一定要把赫夫曼编码 写入压缩文件
      oos.writeObject(huffmanCodes);

    } catch (Exception e) {
      // TODO: handle exception
      System.out.println(e.getMessage());
    } finally {
      try {
        is.close();
        oos.close();
        os.close();
      } catch (Exception e) {
        // TODO: handle exception
        System.out.println(e.getMessage());
      }
    }
  }

  /**
   * bytes中是压缩后的字节，假设一个字节：10010001，编码表('a':100,'b':01) 该byte-->”aab“三个byte（一个ascii字符）了
   * 实际上编码不一定都在一个字节内
   *
   * @param huffmanCodes 赫夫曼编码表 map
   * @param huffmanBytes 赫夫曼编码得到的字节数组
   */
  private static byte[] decode(Map<Byte, String> huffmanCodes, byte[] huffmanBytes) {

    // 1. 先得到 huffmanBytes 对应的 二进制的字符串 ， 形式 1010100010111...
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    // 将byte数组转成二进制的字符串（即原始的赫夫曼编码文本）
    for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
      byte b = huffmanBytes[i];
      // 判断是不是最后一个字节
      boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
      stringBuilder.append(byteToBitString(!flag, b));
    }

    // 把赫夫曼编码表进行调换，因为反向查询 a->100 100->a
    Map<String, Byte> map = new HashMap<String, Byte>();
    for (Map.Entry<Byte, String> entry : huffmanCodes.entrySet()) {
      map.put(entry.getValue(), entry.getKey());
    }

    // 创建要给集合，存放byte
    List<Byte> list = new ArrayList<>();
    // i 可以理解成就是索引,扫描 stringBuilder
    for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); ) {
      int count = 1; // 小的计数器
      boolean flag = true;
      Byte b = null;

      while (flag) {
        // 1010100010111...
        // 递增的取出 key 1
        String key = stringBuilder.substring(i, i + count); // i 不动，让count移动，指定匹配到一个字符
        b = map.get(key);
        if (b == null) { // 说明没有匹配到
          count++;
        } else {
          // 匹配到
          flag = false;
        }
      }
      list.add(b);
      i += count; // i 直接移动到 count
    }
    // 当for循环结束后，我们list中就存放了所有的字符  "i like like like java do you like a java"
    // 把list 中的数据放入到byte[] 并返回
    byte b[] = new byte[list.size()];
    for (int i = 0; i < b.length; i++) {
      b[i] = list.get(i);
    }
    return b;
  }

  // 编写一个方法，将字符串对应的byte[] 数组，通过生成的赫夫曼编码表，返回一个赫夫曼编码 压缩后的byte[]

  /**
   * 将一个byte 转成一个二进制的字符串, 如果看不懂，可以参考我讲的Java基础 二进制的原码，反码，补码
   *
   * @param b 传入的 byte
   * @param flag 标志是否需要补高位如果是true ，表示需要补高位，如果是false表示不补, 如果是最后一个字节，无需补高位
   * @return 是该b 对应的二进制的字符串，（注意是按补码返回）
   */
  private static String byteToBitString(boolean flag, byte b) {
    // 使用变量保存 b
    int temp = b; // 将 b 转成 int
    // 如果是正数我们还存在补高位
    if (flag) {
      temp |= 256; // 按位与 256  1 0000 0000  | 0000 0001 => 1 0000 0001
    }
    String str = Integer.toBinaryString(temp); // 返回的是temp对应的二进制的补码
    if (flag) {
      return str.substring(str.length() - 8);
    } else {
      return str;
    }
  }

  /**
   * @param bytes 原始的字符串对应的字节数组
   * @return 是经过 赫夫曼编码处理后的字节数组
   */
  private static byte[] huffmanZip(byte[] bytes) {
    List<Node> nodes = getNodes(bytes);
    // 根据 nodes 创建的赫夫曼树
    Node huffmanTreeRoot = createHuffmanTree(nodes);
    // 对应的赫夫曼编码(根据 赫夫曼树)
    Map<Byte, String> huffmanCodes = getCodes(huffmanTreeRoot);
    // 根据生成的赫夫曼编码，得到压缩后的赫夫曼编码字节数组
    return zip(bytes, huffmanCodes);
  }

  /**
   * @param bytes 这时原始的字符串对应的 byte[]
   * @param huffmanCodes 生成的赫夫曼编码map
   * @return 返回赫夫曼编码处理后的 byte[] 举例： String content = "i like like like java do you like a java"; =》
   *     byte[] contentBytes = content.getBytes(); 返回的是 字符串
   *     "1010100010111111110010001011111111001000101111111100100101001101110001110000011011101000111100101000101111111100110001001010011011100"
   *     => 对应的 byte[] huffmanCodeBytes ，即 8位对应一个 byte,放入到 huffmanCodeBytes
   */
  private static byte[] zip(byte[] bytes, Map<Byte, String> huffmanCodes) {

    // 1.利用 huffmanCodes 将  bytes 转成  赫夫曼编码对应的字符串
    StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
    // 遍历bytes 数组
    for (byte b : bytes) {
      stringBuilder.append(huffmanCodes.get(b));
    }

    // 此时获得了整体编码01字符串，但0-1只是字符，不是真正的机器位
    // 即 "10101001"字符串转 byte:10101001
    // 统计返回  byte[] huffmanCodeBytes 长度
    // 一句话 int len = (stringBuilder.length() + 7) / 8;
    int len;
    if (stringBuilder.length() % 8 == 0) {
      len = stringBuilder.length() / 8;
    } else {
      len = stringBuilder.length() / 8 + 1;
    }
    // 创建 存储压缩后的 byte数组
    byte[] huffmanCodeBytes = new byte[len];
    int index = 0; // 记录是第几个byte
    for (int i = 0; i < stringBuilder.length(); i += 8) { // 因为是每8位对应一个byte,所以步长 +8
      String strByte;
      if (i + 8 > stringBuilder.length()) { // 不够8位
        strByte = stringBuilder.substring(i);
      } else {
        strByte = stringBuilder.substring(i, i + 8);
      }
      // 将strByte 转成一个byte,放入到 huffmanCodeBytes
      huffmanCodeBytes[index] = (byte) Integer.parseInt(strByte, 2);
      index++;
    }
    return huffmanCodeBytes;
  }

  // 为了调用方便，我们重载 getCodes
  private static Map<Byte, String> getCodes(Node root) {
    if (root == null) {
      return null;
    }
    // 处理root的左子树
    getCodes(root.left, "0", stringBuilder);
    // 处理root的右子树
    getCodes(root.right, "1", stringBuilder);
    return huffmanCodes;
  }

  /**
   * 功能：将传入的node结点的所有叶子结点的赫夫曼编码得到，并放入到huffmanCodes集合
   *
   * @param node 赫夫曼树根节点
   * @param code 路径： 当前节点是父节点的左孩子 "0"， 右孩子 "1"
   * @param stringBuilder 用于拼接路径
   */
  private static void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder) {
    StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder); // 需复制，要不然会影响之前的值
    // 将code 加入到 stringBuilder2
    stringBuilder2.append(code);
    if (node != null) { // 如果node == null不处理
      // 判断当前node 是叶子结点还是非叶子结点
      if (node.data == null) { // 只有非叶子结点才有真实数据
        // 向左递归
        getCodes(node.left, "0", stringBuilder2);
        // 向右递归
        getCodes(node.right, "1", stringBuilder2);
      } else { // 说明是一个叶子结点
        // 就表示找到某个叶子结点的最后
        huffmanCodes.put(node.data, stringBuilder2.toString());
      }
    }
  }

  /**
   * 构造node数组
   *
   * @param bytes 接收字节数组
   * @return 返回的就是 List 形式 [Node[date=97 ,weight = 5], Node[]date=32,weight = 9]......],
   */
  private static List<Node> getNodes(byte[] bytes) {
    ArrayList<Node> nodes = new ArrayList<Node>();

    // 遍历 bytes , 统计 每一个byte出现的次数->map[key,value]
    Map<Byte, Integer> counts = new HashMap<>();
    for (byte b : bytes) {
      Integer count = counts.get(b);
      if (count == null) { // Map还没有这个字符数据,第一次
        counts.put(b, 1);
      } else {
        counts.put(b, count + 1);
      }
    }

    // 把每一个键值对转成一个Node 对象，并加入到nodes集合
    // 遍历map
    for (Map.Entry<Byte, Integer> entry : counts.entrySet()) {
      nodes.add(new Node(entry.getKey(), entry.getValue()));
    }
    return nodes;
  }

  // 构造赫夫曼树，和huffmantree代码一样
  private static Node createHuffmanTree(List<Node> nodes) {

    while (nodes.size() > 1) {
      // 排序, 从小到大
      Collections.sort(nodes);
      // 取出第一颗最小的二叉树
      Node leftNode = nodes.get(0);
      // 取出第二颗最小的二叉树
      Node rightNode = nodes.get(1);
      // 创建一颗新的二叉树,它的根节点 没有data, 只有权值
      Node parent = new Node(null, leftNode.weight + rightNode.weight);
      parent.left = leftNode;
      parent.right = rightNode;

      // 将已经处理的两颗二叉树从nodes删除
      nodes.remove(leftNode);
      nodes.remove(rightNode);
      // 将新的二叉树，加入到nodes
      nodes.add(parent);
    }
    // nodes 最后的结点，就是赫夫曼树的根结点
    return nodes.get(0);
  }
}

// 创建Node ,待数据和权值
class Node implements Comparable<Node> {
  Byte data; // 存放字符数据（一个字节）本身，比如'a' => 97（ASCII码值） ' ' => 32
  int weight; // 权值, 表示字符出现的次数
  Node left;
  Node right;

  public Node(Byte data, int weight) {

    this.data = data;
    this.weight = weight;
  }

  @Override
  public int compareTo(Node o) {
    // 从小到大排序
    return this.weight - o.weight;
  }

  public String toString() {
    return "Node [data = " + data + " weight=" + weight + "]";
  }
}
